感知机算法属于比较简单的分类器算法,但是跟逻辑回归和支持向量机一样属于构建分类超平面。

不同的是感知机采用分错的样本与分类超平面的距离作为损失函数,下面的算法基于随机梯度下降法,采用异步方式达到收敛状态

function [w,b]=perceptionLearn(x,y,learningRate,maxEpoch)

% Perception Learn Algorithm

% x,y 一行为一个样本,y取值{-1,+1}

[m,n]=size(x);

w=zeros(n,1);

b=0;

finish=true;

for epoch=1:maxEpoch

for samlendex=1:m

if sign(x(samlendex,:)*w+b)~=y(samlendex)

finish=false;

w=w+learningRate*y(samlendex)*x(samlendex,:)'

%w=w/(w'*w);

b=b+learningRate*y(samlendex)

end

end

if finish==true

break;

end

end

测试函数:

clear;clc;

x=[3,3;4,3;1,1];

y=[1,1,-1];

[w,b]=perceptionLearn(x,y,1,20)

原文:http://blog.csdn.net/zhangzhengyi03539/article/details/46565739

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